哈爾濱體育學(xué)院《高級(jí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁(yè),共3頁(yè)哈爾濱體育學(xué)院

《高級(jí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題1分,共20分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在人工智能的模型訓(xùn)練中,超參數(shù)的調(diào)整是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法,哪一項(xiàng)是不太可取的?()A.基于經(jīng)驗(yàn)和直覺,隨機(jī)選擇一組超參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)B.使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索等方法,系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實(shí)踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動(dòng)超參數(shù)調(diào)整工具,如Hyperopt,根據(jù)驗(yàn)證集的性能自動(dòng)尋找最優(yōu)超參數(shù)2、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.分析大量的法律案例和條文,提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決,無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性,但最終決策權(quán)仍在法官手中3、在人工智能的應(yīng)用中,自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么,以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù),哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息,如攝像頭、激光雷達(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法可以準(zhǔn)確識(shí)別道路上的行人和車輛C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素4、人工智能中的聚類算法用于將數(shù)據(jù)分組為不同的簇。假設(shè)要對(duì)一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。以下關(guān)于聚類算法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.K-Means算法是一種常見的聚類算法,需要事先指定簇的數(shù)量B.聚類算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu),幫助進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分等應(yīng)用C.不同的聚類算法在不同的數(shù)據(jù)分布和場(chǎng)景下表現(xiàn)各異,需要根據(jù)實(shí)際情況選擇D.聚類結(jié)果是唯一確定的,不受算法參數(shù)和初始值的影響5、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越廣泛,但也存在誤診的風(fēng)險(xiǎn)。假設(shè)要提高一個(gè)基于人工智能的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性,以下哪種方法最為重要?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B.引入人類專家的監(jiān)督和反饋C.不斷更新和優(yōu)化模型D.以上方法同等重要6、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關(guān)于這兩種方法的描述,不正確的是()A.基于值函數(shù)的方法通過估計(jì)狀態(tài)值或動(dòng)作值來選擇最優(yōu)動(dòng)作B.基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略函數(shù),輸出動(dòng)作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結(jié)合使用,只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn),在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)不同7、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來監(jiān)測(cè)農(nóng)田中的病蟲害情況,需要能夠準(zhǔn)確識(shí)別病蟲害的類型和嚴(yán)重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合在這個(gè)任務(wù)中最為有效?()A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹算法B.目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)結(jié)合支持向量機(jī)算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機(jī)森林算法8、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策問題中,假設(shè)自動(dòng)駕駛汽車面臨一個(gè)無法避免的碰撞場(chǎng)景,以下關(guān)于道德決策的描述,正確的是:()A.可以制定一套通用的道德規(guī)則,讓自動(dòng)駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應(yīng)該完全由汽車制造商決定,用戶沒有參與的權(quán)利C.不同的文化和價(jià)值觀可能導(dǎo)致對(duì)自動(dòng)駕駛道德決策的不同看法D.自動(dòng)駕駛汽車的道德決策不會(huì)受到法律和社會(huì)輿論的影響9、在人工智能的文本分類任務(wù)中,除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,深度學(xué)習(xí)方法也取得了很好的效果。以下關(guān)于文本分類中深度學(xué)習(xí)方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征表示B.對(duì)于長(zhǎng)文本的處理能力優(yōu)于短文本C.不需要進(jìn)行特征工程D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大,效果一定越好10、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠回答用戶各種問題的智能客服系統(tǒng),需要考慮以下幾個(gè)方面。以下關(guān)于提高回答準(zhǔn)確性的方法,哪一項(xiàng)是最重要的?()A.建立一個(gè)龐大的知識(shí)庫(kù),涵蓋各種常見問題和答案B.運(yùn)用自然語(yǔ)言生成技術(shù),生成更加自然流暢的回答C.不斷收集用戶的反饋,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.使用多種語(yǔ)言模型進(jìn)行融合,提高回答的多樣性11、在人工智能的自動(dòng)駕駛感知任務(wù)中,假設(shè)需要同時(shí)處理來自多個(gè)傳感器(如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá))的數(shù)據(jù)。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息?()A.早期融合,在特征層面進(jìn)行融合B.中期融合,在決策層面進(jìn)行融合C.晚期融合,在結(jié)果層面進(jìn)行融合D.隨機(jī)選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)12、自動(dòng)駕駛是人工智能的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛的描述,不正確的是()A.自動(dòng)駕駛分為不同的級(jí)別,從輔助駕駛到完全自動(dòng)駕駛B.自動(dòng)駕駛需要依靠傳感器、計(jì)算機(jī)視覺和決策算法等技術(shù)的協(xié)同工作C.目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)非常成熟,可以在任何路況下安全可靠地運(yùn)行D.自動(dòng)駕駛面臨著法律、道德和技術(shù)等多方面的挑戰(zhàn)和問題13、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策,以下關(guān)于人工智能在自動(dòng)駕駛中的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)做出準(zhǔn)確決策的基礎(chǔ)B.深度學(xué)習(xí)算法可以識(shí)別道路標(biāo)志、行人和其他車輛,輔助駕駛決策C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠在所有復(fù)雜的路況下做出完美無誤的決策,無需人類干預(yù)D.為了確保安全,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要具備應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的能力和冗余機(jī)制14、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠自主學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能的人工智能圖像識(shí)別系統(tǒng),用于識(shí)別不同種類的動(dòng)物。在訓(xùn)練過程中,需要處理大量的圖像數(shù)據(jù),以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適合?()A.決策樹B.支持向量機(jī)C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯15、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中,需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)生成新聞報(bào)道的系統(tǒng),以下關(guān)于自然語(yǔ)言生成的描述,正確的是:()A.隨機(jī)生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報(bào)道B.僅僅依靠語(yǔ)言模型的概率預(yù)測(cè),不考慮語(yǔ)義和上下文信息,也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù),并結(jié)合語(yǔ)義理解和規(guī)劃,可以生成較為準(zhǔn)確和流暢的新聞報(bào)道D.自然語(yǔ)言生成系統(tǒng)不需要考慮語(yǔ)言的風(fēng)格和體裁,能夠生成通用的文本16、圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)安防系統(tǒng)需要通過攝像頭實(shí)時(shí)識(shí)別出特定的人物或物體。以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別中表現(xiàn)出色,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.圖像識(shí)別系統(tǒng)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,以提高識(shí)別準(zhǔn)確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會(huì)對(duì)識(shí)別結(jié)果產(chǎn)生較大影響D.一旦圖像識(shí)別模型訓(xùn)練完成,就無需再進(jìn)行更新和改進(jìn),可以一直準(zhǔn)確識(shí)別各種新的圖像17、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù),能夠利用已有的知識(shí)和模型來解決新的問題。假設(shè)我們已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個(gè)新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的說法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.可以直接使用原模型的參數(shù),無需任何調(diào)整B.只需要對(duì)模型的最后幾層進(jìn)行重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)一定能提高新任務(wù)的性能D.原模型的架構(gòu)和新任務(wù)必須完全相同18、在開發(fā)一個(gè)能夠與人類進(jìn)行自然流暢對(duì)話的人工智能聊天機(jī)器人時(shí),不僅要理解用戶的輸入,還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),以下哪個(gè)方面的技術(shù)是至關(guān)重要的?()A.語(yǔ)言模型的訓(xùn)練B.對(duì)話管理策略C.情感分析能力D.知識(shí)圖譜的構(gòu)建19、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,如GPT-3,引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)行特定任務(wù)的微調(diào)。以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在大規(guī)模通用語(yǔ)料上學(xué)習(xí)了語(yǔ)言的通用知識(shí)和模式B.微調(diào)時(shí)可以使用少量的特定任務(wù)數(shù)據(jù),快速適應(yīng)新的任務(wù)C.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的參數(shù)規(guī)模越大,性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對(duì)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的輸出進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化20、在人工智能的模型評(píng)估中,除了準(zhǔn)確率和召回率等常見指標(biāo),以下哪種指標(biāo)對(duì)于衡量模型的性能也很重要?()A.F1值,綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率B.均方誤差,用于回歸問題C.混淆矩陣,詳細(xì)展示分類結(jié)果D.以上都是二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)解釋人工智能的社會(huì)公平性問題。2、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響。3、(本題5分)解釋人工智能在能源領(lǐng)域的應(yīng)用。4、(本題5分)簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)的概念和發(fā)展。5、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在項(xiàng)目管理中的應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)研究一個(gè)基于人工智能的房地產(chǎn)價(jià)格評(píng)估模型,評(píng)估其可靠性和影響因素。2、(本題5分)分析一個(gè)基于人工智能的智能招聘系統(tǒng),探討其如何篩選簡(jiǎn)歷和評(píng)估候選人。3、(本題5分)研究一個(gè)利用人工智能進(jìn)行戲曲臉譜設(shè)計(jì)的案例,分析其設(shè)計(jì)風(fēng)格和文化內(nèi)涵。4、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目,討論其在感知、決策和控制方面所采用的技術(shù),以及面臨的法律和道德挑戰(zhàn)。5、(本題5分)研究一個(gè)使用人工智能的智能戲曲比賽策劃與推廣系統(tǒng),分析其如何策劃和推廣戲曲比賽。四

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